CN111865488B - 一种用于多跳短分组通信的编码选择方法 - Google Patents

一种用于多跳短分组通信的编码选择方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，具体包括以下步骤：设定RLNC编码方法在多跳短分组通信场景中的解码失败概率的分析算法；求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的RLNC编码参数；判断编码参数产生的系数开销是否抵消RLNC编码方法相对端到端喷泉编码方法的编码增益，若是，则在该多跳短分组通信场景中选择使用端到端喷泉编码方法。本发明给出了在数据规模较小的短分组情况下，多跳链路应选择使用端到端喷泉编码方法还是以重新编码为特点的RLNC方法，可以有效指导不同场景下***传输方案的评估和选择。

Description

一种用于多跳短分组通信的编码选择方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别是指一种用于多跳短分组通信的编码选择方法。
背景技术
多跳短分组通信在自主驾驶(如车辆队列)、物联网等无线场景中发挥着重要作用。由于传统基于重传的方法存在长反馈延迟，在上述需要低延迟数据交付在***中，重传方法十分低效。相对而言，使用分组级喷泉码被认为是一种有效方法。喷泉码中的编码数据分组可以不断发送，直到整个消息恢复时才需要一次反馈。长期演进(Long-TermEvolution，LTE)***中已采用了传统的端到端(End-to-End，E2E)喷泉码，如Raptor码。另一方面，随机线性网络编码 (Random Linear Network Coding，RLNC)也很有应用价值。相比于E2E喷泉码， RLNC允许在多跳链路上的中间节点上重新编码，理论上可以进一步提高吞吐量。然而现有技术中并没有技术方案给出应该选择哪种编码方法的启示。
发明内容
本发明提出一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，解决了现有技术中无并没有技术方案给出应该选择哪种编码方法的启示的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，具体包括以下步骤：
S1，设定RLNC编码方法在多跳短分组通信场景中的解码失败概率的分析算法；
S2，求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的RLNC编码参数；
S3，判断编码参数产生的系数开销是否抵消RLNC编码方法相对端到端喷泉编码方法的编码增益，若是，则在该多跳短分组通信场景中选择使用端到端喷泉编码方法。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S1具体包括以下步骤：
S101，建立RLNC编码方法在通信场景中的解码失败概率的计算模型；
S102，将通信场景相关的参数代入计算模型中，得到解码失败概率。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S102中通信场景相关的参数包括但不限于字段大小、链路跳数、节点缓冲区大小、编码有限域大小和丢包率。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S2具体包括以下步骤：
S201，给定物理层短分组约束，利用有限块长度编码理论结合解码失败概率分析算法进行跨层设计；
S202，基于低复杂度算法求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的 RLNC编码参数。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S201中跨层设计指的是减少搜索理论上的数值搜索空间。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S202中低复杂度算法指的是降低解码失败概率分析算法的循环次数。
本发明的有益效果在于：给出了在数据规模较小的短分组情况下，多跳链路应选择使用端到端喷泉编码方法还是以重新编码为特点的RLNC方法，可以有效指导不同场景下***传输方案的评估和选择。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种用于多跳短分组通信的编码选择方法一个实施例的流程图；
图2为多跳短分组通信的节点示意图；
图3为利用算法1计算得出的DFP的示意图；
图4为利用算法2计算的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提出了一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，具体包括以下步骤：
S1，设定RLNC编码方法在多跳短分组通信场景中的解码失败概率的分析算法；
步骤S1具体包括以下步骤：
S101，建立RLNC编码方法在通信场景中的解码失败概率的计算模型；
考虑图2中的L跳有损链路，其中节点S通过中继R1，…，RL-1向节点D 发送Fbit消息。传输时间是由网络使用的数量来衡量的。每次使用时，在l跳上产生
Figure GDA0002667316630000031
个传输，l分别为1，…，L。节点S可以为物联网无线场景中具有处理器和无线通信芯片的智能终端，处理器可以用于判断并选择编码方式。
传输的消息被等分为大小为Kbit的M个源分组，表示为s0，s1，...sM-1，得到 MK≥F。如果出现F不能被M等分的情况，那就在源分组的末尾补0，使其都为Kbit。使用RLNC编码方法，每个来自节点S的分组可以表示为
Figure GDA0002667316630000032
这里gi，j表示从大小为q的有限域Fq中随机选择的编码系数。在不失一般性的情况下，假设选择的有限域为F2。编码向量(Encoding Vector，EV)，表示为[g0，j，...，gM-1]，大小为M log2 q bit。整个RLNC分组的长度为N，可以得到 M log2 q+K≤N。每个RLNC分组在物理层信道码字为n1中进行编码，并且在S-R1等信道码率为
Figure GDA0002667316630000041
第1跳的信道块误码率(Block Error Ratio，BLER)为ε1。中继Rl的缓存大小为ml。当缓存饱和时，最旧的分组会被丢弃。假设Rl缓存的分组为r0，...，rk-1，中继发送的分组为
Figure GDA0002667316630000042
这里的hj也是从有限域Fq随机选择的。新的编码系数为
Figure GDA0002667316630000043
第l跳的码率和BLER分别为
Figure GDA0002667316630000044
和εl。目的节点D通过使用高斯消元来解码。当D接收到M个线性无关的编码分组时，就可以恢复原来的消息，同时进行反馈，需要注意的是，D在传输的过程中时不进行反馈的。
设pfail(t)＝Pr{T＞t}表示Fbit消息在t个网络时隙后没有传输完成的DFP。给定F，ml，nl和
Figure GDA00026673166300000410
l＝1，...，L，传输完成时间T(与它的DFP)与N，M，K，q有关(同样也与εl有关)。
在给定M，q，εl的情况下追踪线性无关分组的数量。L个元素集，这里Xl表示在Rl中线性无关分组的个数，这是相对于Rl的下游节点而言是创线性无关的。XL表示D中线性无关分组的数目，得到
Figure GDA0002667316630000045
在1跳上的每个传输都会引起一个状态转换，在一次网络使用中发生了
Figure GDA0002667316630000046
转换，整个传输阶段从X＝0开始到X＝[0，…，0，M]结束。DFP对应于在使用t个网络后XL≠M。
Figure GDA0002667316630000047
传输首先发生在1跳，之后
Figure GDA0002667316630000048
传输发生在2跳，依次这样进行。实际上，如果每跳可以异步传输，总是可以通过选择适当的时间点，根据它们的传入时间对传输进行排序。
根据模型，发现在1跳上的传输将引起从[X1，…，XL]到[X1+1，…，XL]的状态转换，如果X1＜m1，其概率为
Figure GDA0002667316630000049
如果EV不位于所有下游节点缓冲分组的线性范围内，则S随机编码分组是线性无关的。否则，就会发生自我转换。
在第l跳(l＞1)，发送给Rl的分组由缓存中的分组重新编码而成。一个随机进行重新编码的分组因此增加Xl。其概率可以表示为
Figure GDA0002667316630000051
在Rl-1中的X l-1线性无关分组中，至少有一个分组包含非零系数编码。然后有状态转换，即 Xl-1减1和Xl加1的概率为
Figure GDA0002667316630000052
利用查普曼-科尔莫戈罗夫方程可以确定一次传输后每个状态的概率为 Pr{u}＝∑vPr{u|v}Pr{v}。其中Pr{v}表示目前每个状态的概率，Pr{u|v}表示向上转移概率，设状态集为矩阵S的行，状态集对应的概率为数组pc的元素，DFP 可以表示为
Figure GDA0002667316630000053
S102，将通信场景相关的参数代入计算模型中，得到解码失败概率。通信场景相关的参数包括但不限于字段大小、链路跳数、节点缓冲区大小、编码有限域大小和丢包率。
S2，求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的RLNC编码参数；
步骤S2具体包括以下步骤：
S201，给定物理层短分组约束，利用有限块长度编码理论结合解码失败概率分析算法进行跨层设计；
如算法1(Algorithm 1)所示，可以观察到的状态集和它们对应的概率可以从矩阵S的行和数组pc的元素获得。当第一次计算转换到这种状态的概率时，状态被称为观察到的状态。空集pnew用来存储观察到的Pr{u}。新观察到的状态会被添加到S中。
在算法1的第7步到第23步，为每个已经发现状态的概率进行更新，需要耗费大量的计算时间。令χ表示L元组状态集，可以得到：
Figure GDA0002667316630000054
这里的|·|表示集合的基数，同时mL＝M。
Figure GDA0002667316630000061
当M，L或者ml增长时，|χ|会快速增长，特别是当L增长时。
S202，基于低复杂度算法求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的 RLNC编码参数。
随着算法1的进行，大部分观测状态的概率都非常接近于0。可以在第24 步之后，分别从S和pc中剔除这些状态和它们对应的概率，使得后面的循环次数保持较小。具体地说，只保持了c个状态概率最大的一个常数。为了保证pc 中剩余的概率之和为1，形成有效的分布，将丢弃的概率和剩余状态中最小可能状态的概率相加。此为低复杂度算法的设计原理。
设N，M，K，q都是整数，pfail(t)只能通过算法1进行数值计算。本部分通过搜素理论上的数值空间来求解最小化的解码失败概率，这里的关键时减少搜索空间。
假设图2中的每一跳都是一个真实的加性高斯白噪声(Additive WhiteGaussianNoise，AWGN)信道。但是，以下过程也适用于更复杂的通道模型，设 SNRl表示AWGN信道的信噪比，信道码字长度nl可以被用来计算BLER，由此得到信息位的数量为：
Figure GDA0002667316630000071
这里
Figure GDA0002667316630000072
是信道的容量，
Figure GDA0002667316630000073
Figure GDA0002667316630000074
表示信道色散，可得：
Figure GDA0002667316630000075
然后，保持N的值不变，M log2 q+K≤N不会影响到DFP。对于每个q，只需要关注使得
Figure GDA0002667316630000076
为整数所对应的K。进一步研究发现，较大的K对应较小的M，因此也就有更低的DFP。
Figure GDA0002667316630000077
通过搜索N和q，可以求解最小化的解码失败概率。N∈[N1b，Nub]，
Figure GDA0002667316630000078
实际中可以使用的q是有限的，可以用Q表示这些可用的q。算法2(Algorithm 2)用来进行这样的搜索，而不是遍历所有的 (N，q)组合。算法2以升序的方式遍历N，使用哈希表来存储已经计算得到的 (M，q)。这是因为更小的N对应更加可靠的物理层。因此，在相同(M，q)下，DFP 严格小于使用较大N时的DFP。相同的(M，q)会在第9步被跳过。以这种方式可以显著地减少搜索空间。实际评估的pfail的数量可以少于最坏的情况 (Nub-N1b)|Q|的2％。
S3，判断编码参数产生的系数开销是否抵消RLNC编码方法相对端到端喷泉编码方法的编码增益，若是，则在该多跳短分组通信场景中选择使用端到端喷泉编码方法。
以下对本发明所述的技术方案进行举例说明。
通过典型的数值和仿真结果来评价分析和比较RLNC和E2E喷泉码。在模拟中，采用贝努利消除，生成随机内容包，然后进行编码、重新编码和解码。
Figure GDA0002667316630000081
q∈Q＝{2，4，...，256}，|Q|＝8，
Figure GDA0002667316630000082
对于不同的L，图3为算法1近似得到的DFPs。虽然c＝5000是不准确的，但是将其增加到10000就足以获得与模拟相匹配的DFPs。这说明这种近似是有效的，分析也是正确的。对于L＝12，c＝10000意味着只有大约0.034％的状态(|χ|＝29，867，487)在算法中被保留下来。
图4展示了一个使用算法2的求解过程，与F＝4000bits的4跳中继
Figure GDA0002667316630000083
ml＝8，nl＝256，t＝20，SNRl＝5的比较，为简单起见，设对于所有的AWGN信道，
Figure GDA0002667316630000084
nl＝256，SNR1＝SNR＝5。每个红点对应算法2第12步的一个DFP评估，该评估调用算法1，c＝10000。作为比较，计算了所有可能的(N，M，q)组合下的 DFP，蓝线表示每个N的最小DFP。可以看到被计算的DFP的数量(即24个) 只是一个最坏的情况下很小的一部分(1.46％)，在这时(Nub-N1b)|Q|＝1640。算法2成功地获得了使DFP最小的最优参数，证明了在选择最优N(或等效的εl) 时需要权衡。图中还显示了使用与蓝线对应的参数模拟出的DFP，这些参数与蓝线完全匹配。
最后，比较跨层优化的RLNC和E2E喷泉码，包括R10的Raptor码和E2E 的RLNC(没有重新编辑)。下面给出的RLNC(有重新编码)DFP的数值结果。通过仿真，得到了与跨层设计相对应E2E码的最优DFP。E2E码几乎总是比重新编码的DFP低。Raptor码的信噪比只有10，这是由于其稀疏性。众所周知，在多跳有损链路上(当CO被忽略时)，重新编码是有益的，但数据显示，如果 CO是不可忽略的，则重新编码是较差的。优化后的参数表明，由于CO的影响，RLNC的M和相应的最优(或N)不小于E2E码，导致更多的数据分组通过更多的有损信道发送，从而导致更高的DFP。由此可知，此时应该选择使用 E2E编码方式。
本发明给出了在数据规模较小的短分组情况下，多跳链路应选择使用端到端喷泉编码方法还是以重新编码为特点的RLNC方法，可以有效指导不同场景下***传输方案的评估和选择。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1，设定RLNC编码方法在多跳短分组通信场景中的解码失败概率的分析算法；
步骤S1具体包括以下步骤：
S101，建立RLNC编码方法在通信场景中的解码失败概率的计算模型；
S102，将通信场景相关的参数代入所述计算模型中，得到解码失败概率；
S2，求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的RLNC编码参数；
步骤S2具体包括以下步骤：
S201，给定物理层短分组约束，利用有限块长度编码理论结合解码失败概率分析算法进行跨层设计；
S202，基于低复杂度算法求解最小化的解码失败概率，得到最优设计的RLNC编码参数；
S3，判断编码参数产生的系数开销是否抵消RLNC编码方法相对端到端喷泉编码方法的编码增益，若是，则在该多跳短分组通信场景中选择使用端到端喷泉编码方法。
2.根据权利要求1所述的一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，其特征在于，步骤S102中通信场景相关的参数包括字段大小、链路跳数、节点缓冲区大小、编码有限域大小和丢包率。
3.根据权利要求1所述的一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，其特征在于，步骤S201中跨层设计指的是减少搜索理论上的数值搜索空间。
4.根据权利要求1所述的一种用于多跳短分组通信的编码选择方法，其特征在于，步骤S202中低复杂度算法指的是降低解码失败概率分析算法的循环次数。
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